3. 標準化について
うーん。人のこと的外れというけど、本当に僕の言ってること、理解できてますか？
＞標準化を行うと全てのパラメータが平均0・分散1になるので、影響の程度についてより正確なものを知ることができます

とのことですが、僕は前回こう書いたんです。
「例えばある説明変数の１ｓｄの増加が0.00023の目的変数の増加に対応する、なんて直感的に分かりにくい。。」
つまり標準化後の係数は１標準偏差の増加に対応した目的変数の値であることは既に理解していますよって。

ただ今回の返事で理解したことは
＞標準化を行うと全てのパラメータが平均0・分散1になるので、影響の程度についてより正確なものを知ることができます
ちょっと「より正確」という言葉引っかかりますが（ごめんなさい）、後藤さんが標準化後の推定値の方が解釈しやすいと感じてる、ということでよろしいでしょうか？？
それにしても
＞（なお、値を標準化すると、回帰係数は変わりますが、各パラメータ及び全体のp値とAICは変わりません）。
こう本文に書いてあるのだから標準化しても解析の正確さは変わらないはず。より正確　という言葉は誤解を産むのではないでしょうか。余計なお世話かもだけど
「解釈がしやすいから」の方が誤解をうまないのでは。

僕が標準化の利点は単位フリーになる、と言ったのは以下の様な例があるからです。たとえばある回帰分析で説明変数に国語、理科、算数の成績がある。
ところが国語は２００点満点、理科はパーセンテージ、算数は１００点満点のスケールで先生達が点数を記録してしまった。
こういう時に標準化すれば単位フリーになるため解釈がしやすくなる。。いわゆる各々の教科の偏差値を出して生徒の成績を測るわけですね。
ただ今回の艦これデータで標準化する意味が解せない。”燃料”の偏差値がわかって何が嬉しいんですか？それとも何か標準化する他の利点が
あるのでしょうか（これが前回の疑問点）。